上一章介绍了使用逻辑回归处理分类问题。尽管逻辑回归是个非常好用的模型，但是在处理非线性问题时仍然显得力不从心，下图就是一个例子： 线性模型已经无法很好地拟合上面的样本，所以选择了更复杂的模型，得到了复杂的分类曲线： 然而这个模型存在两个问题：过拟合和模型复杂度。过拟合问题可参考 ML 附录 过拟合与欠拟合 ，这里重点讲模型复杂度。 还是非线性分类，现在将输入扩充为 个，为了拟合数据，我们构造了更 ...
2018-07-03 18:39 0 4833 推荐指数：
一、神经元模型 1、神经网络定义 神经网络：神经网络是由适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，他的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络是目前广泛使用的一种机器学习方法，机器学习中提到的神经网络指的是“神经网络学习”，或者说，是机器学习与神经网络这两个 ...
=u + d: 现在网络上和各大论坛所有的大部分都是多神经元模型，有关于单个神经元模型的代码很少，这不 ...
，即生物神经网络。 生物神经网络中各神经元之间连接的强弱，按照外部的激励信号作适应变化，而每个神经元又随 ...
作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 什么是神经网络激活函数? 激活函数有助于决定我们是否需要激活神经元。如果我们需要发射一个神经元那么信号的强度是多少。 激活函数是神经元通过神经网络处理和传递信息的机制 为什么在神经网络中需要一个激活函数 ...
...
《神经网络与深度学习-邱锡鹏》读书笔记 神经元 神经元是构成神经网络的基本单元，神经元的结构如下图所示： 假设一个神经元接收D个输入$x_1,x_2,...x_D$，令向量$x=[x_1;x_2;...;x_D]$来表示这组输入，并用净输入$z$表示一个 ...
ICML 2016 的文章[Noisy Activation Functions]中给出了激活函数的定义：激活函数是映射 h:R→R，且几乎处处可导。 神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性 ...
如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。 正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数 ...
